Costruirò modelli di machine learning, deep learning e NLP usando Python
Informazioni su questo servizio
La maggior parte dei modelli ML non arriva mai in produzione.
Io ne costruisco di funzionanti.
Con oltre 4 anni di esperienza in AI/ML in produzione, consegno sistemi di machine learning e NLP puliti, testati e pronti per il deployment, non solo notebook che funzionano solo sul mio computer.
Ciò che costruisco:
Sistemi NLP: analisi del sentiment, classificazione del testo, NER, riassunto, topic modeling
Modelli ML: classificazione, regressione, clustering, previsione con scikit-learn e XGBoost
Deep Learning: CNN, RNN, Transformers (BERT, GPT-2, T5) usando PyTorch e TensorFlow
Computer Vision: classificazione delle immagini, rilevamento degli oggetti (YOLO, ResNet)
Pipeline di produzione: API FastAPI/Flask, Docker, AWS SageMaker, tracciamento MLflow
Stack tecnologico:
Python · PyTorch · TensorFlow · scikit-learn · HuggingFace · SpaCy · NLTK
FastAPI · Flask · Docker · AWS (SageMaker, EC2, S3) · MLflow · Pandas · NumPy
Ogni consegna include:
Codice Python pulito e commentato
Rapporto di valutazione del modello (accuratezza, F1, matrice di confusione)
README con istruzioni di setup e utilizzo
Wrapper API pronto per il deployment su Standard e Premium
Contattami prima di ordinare, valuterò gratuitamente il tuo progetto.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Che tipo di problemi di ML puoi risolvere?
Classificazione, regressione, clustering, NLP (sentiment, classificazione del testo, NER), computer vision e previsione di serie temporali.
Fornisci il codice sorgente?
Sì, tutti i pacchetti includono codice Python pulito e documentato con un README.
Puoi deployare il modello su AWS?
Sì, il deployment su AWS SageMaker e EC2 è incluso nel pacchetto Premium ed è disponibile come extra.
Quali dati devo fornire?
Il tuo dataset in qualsiasi formato comune (CSV, JSON, Excel). Se non hai dati, posso aiutarti con la generazione di dati sintetici.
Come misuri le performance del modello?
Fornisco un rapporto completo di valutazione che include accuratezza, F1 score, matrice di confusione e curva ROC, dove applicabile.
